云时代的数据库优化策略

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目前在人工智能、大数据、电商等领域，几乎所有平台都免不了与数据库打交道。随着业务的发展和数据量的不断增加，用户对于系统的响应速度的要求越来越高，于是性能问题逐渐成为了数据库中最重要，也是最迫切要解决的问题之一。

随着云时代的到来，以及自动化智能化运维的发展，我们应该从哪几方面入手，来优化数据库的性能呢？

数据库的优化通常分三个方面：

• 数据库的硬件载体优化
• 数据库语句的优化
• 数据库架构设计的优化

数据库的硬件载体优化

以前的数据库常运行在不同物理服务器的不同平台上，且设备普遍比较老旧。此外各数据库之间往往版本不统一，且普遍版本过旧、漏洞多、性能低下、维护成本较高。

随着硬件技术的进步，使数据库的硬件载体成为优化的选择之一。所有数据库可共用同一套服务器、数据库系统和存储设备，高性能的服务器能够处理更多的工作负载，在安全方面也使得所有的安全防护设备能被统一部署。

例如，无论数据库是否已被载入内存，都需要使用快速存储来处理写入操作，并且避免在数据库启动后（重启之后）出现性能问题，这里的快速存储就是指固态硬盘。因此，我们可以用SSD固态硬盘代替SAS机械硬盘，将RAID级别调整为RAID1+0，其相对于RAID1和RAID5有着更好的读写性能，毕竟数据库的压力主要来自磁盘I/O方面。

此外，物理备份是对数据库的物理文件（数据文件、控制文件、参数文件、归档日志文件）进行转储，一旦数据库发生故障，可以利用这些文件恢复到数据库的失效点。在相应的服务器数量和存储空间扩展后，就能实现数据库的防灾备份。

数据库语句的优化

1、为数据字段选择合适类型

2、创建正确的索引

程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，个人网站因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。索引基本上是一个数据结构，正确的索引有助于加快整个数据检索过程。

3、仅检索相关数据

当数据源非常庞大时，指定所需要用的数据集将节省大量检索时间。

4、摆脱相关的子查询

相关子查询基本上取决于父查询或外部查询。这种搜索是逐行完成的，这意味着它会降低整个过程的速度。所以子查询完全可以拆分出来，先生成临时表，再做关联查询。

5、根据要求使用临时表

以简单的方式书写临时表代码，不要让其复杂化。

6、避免编码循环

避免编码循环，因为它会拖慢整个序列。

7、避免频繁和数据库连接

当需要批量插入数据、查询多个表信息时，在条件允许情况下，尽量一次性执行完。

数据库架构设计的优化

一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，其架构才逐渐完善。

数据库设计阶段的优化非常重要，当后期数据库表里面已经有了大量数据，且有大量的程序对此表有操作时，再对其进行修改的话，就会难上加难。慢查询（低效的查询语句）、没有适当建立索引、数据库堵塞（锁）等问题会直接影响到用户访问速度和体验度。因此，我们要在架构设计方面未雨绸缪，提前做好准备。

数据库架构设计方面的优化手段包括有：读写分离、主从配置、双机热备、分库分表等等。

例如在生产环境中，业务系统通常读多写少，因此可部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双机热备，多台从数据库做，负责读操作，在代码层面或通过代理程序实现读写分离。

分库是根据业务将数据库中相关的表分离到不同的数据库中，如果业务量很大，还可将分离后的数据库做主从复制架构，进一步避免单库压力过大。若能把复杂单表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，也将提高处理效率。

另外，还可以通过分解单台数据库负载来突破磁盘I/O性能；或将热数据存放缓存中，以降低磁盘I/O访问频率。